Essayer BigQuery DataFrames

Utilisez ce guide de démarrage rapide pour effectuer les tâches d'analyse et de machine learning (ML) suivantes à l'aide de l'API BigQuery DataFrames dans un notebook BigQuery:

• Créer un DataFrame sur l'ensemble de données public bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.
• Calculer la masse moyenne d'un pingouin.
• Créer un modèle de régression linéaire.
• Créer un DataFrame sur un sous-ensemble de données "penguin" à utiliser comme données d'entraînement.
• Nettoyer les données d'entraînement.
• Définir les paramètres du modèle.
• Ajuster au modèle.
• Attribuer des scores au modèle.

Avant de commencer

1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

   Accéder au sélecteur de projet

3. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

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4. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

5. Vérifiez que l'API BigQuery est activée.

   Activer l'API

   Si vous avez créé un nouveau projet, l'API BigQuery est automatiquement activée.

Autorisations requises

Pour créer et exécuter des notebooks, vous avez besoin des rôles IAM (Identity and Access Management) suivants :

• Utilisateur BigQuery (roles/bigquery.user)
• Utilisateur de l'environnement d'exécution de notebook (roles/aiplatform.notebookRuntimeUser)
• Créateur de code (roles/dataform.codeCreator)

Créer un notebook

Suivez les instructions de la section Créer un notebook à partir de l'éditeur BigQuery pour créer un notebook.

Essayer BigQuery DataFrames

Essayez BigQuery DataFrames en procédant comme suit :

1. Créez une nouvelle cellule de code dans le notebook.

2. Copiez le code suivant et collez-le dans la cellule de code :

   import bigframes.pandas as bpd
   
   # Set BigQuery DataFrames options
   bpd.options.bigquery.project = your_gcp_project_id
   bpd.options.bigquery.location = "us"
   
   # Create a DataFrame from a BigQuery table
   query_or_table = "bigquery-public-data.ml_datasets.penguins"
   df = bpd.read_gbq(query_or_table)
   
   # Use the DataFrame just as you would a pandas DataFrame, but calculations
   # happen in the BigQuery query engine instead of the local system.
   average_body_mass = df["body_mass_g"].mean()
   print(f"average_body_mass: {average_body_mass}")
   
   # Create the Linear Regression model
   from bigframes.ml.linear_model import LinearRegression
   
   # Filter down to the data we want to analyze
   adelie_data = df[df.species == "Adelie Penguin (Pygoscelis adeliae)"]
   
   # Drop the columns we don't care about
   adelie_data = adelie_data.drop(columns=["species"])
   
   # Drop rows with nulls to get our training data
   training_data = adelie_data.dropna()
   
   # Pick feature columns and label column
   X = training_data[
       [
           "island",
           "culmen_length_mm",
           "culmen_depth_mm",
           "flipper_length_mm",
           "sex",
       ]
   ]
   y = training_data[["body_mass_g"]]
   
   model = LinearRegression(fit_intercept=False)
   model.fit(X, y)
   model.score(X, y)
   

3. Modifiez la ligne bpd.options.bigquery.project = your_gcp_project_id pour spécifier votre projet, par exemple bpd.options.bigquery.project = "myproject".

4. Exécutez la cellule de code.

   La cellule de code renvoie la masse moyenne du pingouin dans l'ensemble de données, puis renvoie les métriques d'évaluation du modèle.

Effectuer un nettoyage

Le moyen le plus simple d'empêcher la facturation est de supprimer le projet que vous avez créé pour ce tutoriel.

Pour supprimer le projet :

Attention : La suppression d'un projet aura les effets suivants :

• Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches de ce document, lorsque vous le supprimez, vous supprimez également tout autre travail effectué dans le projet.
• Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources.

   Accéder à la page Gérer les ressources

2. Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer.
3. Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.

Étapes suivantes

Consultez le notebook Premiers pas avec BigQuery DataFrames.